大数据时代有什么效应

1. 大数据引领经济浪潮 成为国家战略

大数据引领经济浪潮 成为国家战略
在信息社会，随着社交网站、微博、微信等互联网应用不断加快，海量数据正在行政管理、生产经营、商务活动等众多领域不断产生、积累、变化和发展，大数据由此也从概念走向实践。数据资源正和土地、劳动力、资本等生产要素一样，成为促进经济增长的基本要素。
大数据引领新经济革命浪潮大数据即将带来一场颠覆性的革命，它将推动社会生产取得全面进步，助推医疗、零售业、制造业、金融、能源等各行各业产生根本性变革。大数据在临床诊断、研发、付款和定价、新运营模式等方面发挥了显着效果；零售行业中，在市场分析、销售规划、运营以及供应链等方面利用大数据进行分析优化；制造业中，大数据可以有助于了解客户的需求，全面提升产品设计、研发和销售等；金融行业(行情 股吧 买卖点)中，大数据发挥处理海量数据时快速、准确的优势，在较短的时间内构建准确的、实时的、贴切市场需求的模型；能源行业(行情 股吧 买卖点)中，随着传感器的广泛引入，大数据对传感器创造的海量数据进行快速、及时地分析。中国发展大数据的现实意义1.大数据有助于破解中国社会转型中的难题。中国经济已进入转型期，社会进入矛盾凸显期，改革进入攻坚期，增长进入换档期。宏观经济形势错综复杂、各种社会改革盘根错节、群体性事件频发等突出问题，仅仅依靠现有的管理手段与方法已明显落后。大数据能高效处理瞬息万变的海量信息，能有效破解转型中的社会难题。比如，2008年马云利用淘宝网的海量数据早半年成功地预测到了金融危机，大数据可以提高宏观经济预测的准确性。大数据同样能及时处理和分析海量交通信息，及时转化成出行指南，缓解交通拥堵。大数据更能及时处理瞬息万变的空气质量变化情况，准确判断污染源。例如位于亚特兰大的通用电气(GE)能源监测和诊断中心，每周7x24小时实时收集全球50多个国家约1550台燃气轮机的数据。2.大数据催生新产业，带来经济增长新空间。随着大数据在商业企业、政府公共事业、国防军事等领域应用，大数据日益形成一个新产业。大数据是一个事关国家社会发展全局的产业。《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》提出支持海量数据存储、处理技术的研发与产业化。围绕产业链上下游，大数据必将带动智能终端的普及应用、物联网、云计算等产业的蓬勃发展，高性能服务器产业的发展和信息技术服务业等产业的发展。3.大数据能有效减少社会运行成本，提高经济与社会运行效率。医疗卫生行业，能够利用大数据避免过度治疗、减少错误治疗和重复治疗，从而降低系统成本、提高工作效率，改进和提升治疗质量。麦肯锡报告估计美国医疗行业每年通过数据获得的潜在价值超过3000亿美元，能够使得美国医疗卫生支出降低超过8%。公共管理领域，能够利用大数据有效推动税收工作开展，提高教育部门和就业部门的服务效率；零售业领域，通过在供应链和业务方面使用大数据，能够改善和提高整个行业的效率，充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。4.大数据带来精准营销，改变传统商业模式。大数据能有效改善企业的数据资源利用能力，提高从数据到信息的转化率，让企业的决策更为准确，从而提高整体运营效率。网络通过大数据实现精准营销。阿里巴巴通过对淘宝网客户交易记录进行分析，能够以极低的成本准确评定每个商户的信用等级，阿里巴巴2010年开展的淘宝网中小企业无抵押贷款，至今累计坏账率也仅有1.94%，而且盈利可观。5.大数据推动政府开放，提高公共决策的预见性和响应性。为了响应大数据战略，政府开展逐步公开已有数据，如美国推出了政府数据在线网站(data.gov)，英国推出了政府数据公开网站(data.gov.uk)，数据开放推动政府不断开放。发达国家已上升为国家战略全球发达国家已经充分认识到大数据时代的发展趋势，纷纷将大数据上升为国家战略。哪些个人信息是可以获取的，怎样使用，以及个人是否允许这种使用，这都需要立法界定五项建议我们已经进入大数据时代，面对大数据革命浪潮，中国应着力做好以下几方面的工作：1.将发展大数据上升为国家战略。政府应顺应信息技术发展趋势，抓住大数据带来的生产效率提升和经济社会运行成本降低的战略机遇，研究大数据发展趋势，评估大数据对中国政府、经济与社会运行所带来革命性影响，制定未来五年或更长时间发展主要目标、重点任务、行动计划和保障措施，将大数据战略上升为国家战略，通过体制机制创新，盘活政府及社会的数据资源，将数据资源转化为生产力。2.加快政务数据资源开放。随着中国电子政务的深入发展，信息系统基本覆盖了中国政府的核心业务。政务在日常行政审批和为民提供公共服务时产生了大量业务数据。包括个人的户籍、卫生医疗保障、教育、就业等方面的数据，企业的工商、税务和基本法人信息，自然资源的气象、地震、土地、矿产资源、环境资源、海洋等部门的信息，还包括知识产权、进出口、出入境等相关政务数据。在这些数据中，有很多属于非敏感信息，政务应根据中国信息公开法，主动开放政府掌握的非敏感信息，提高信息资源的社会开放度，积极迎接大数据革命浪潮。3.营造大数据产业发展的市场环境。大数据是一个前景十分广阔的新兴产业，但当前仍然存在很多制约产业发展的因素。加快制定大数据标准和指南，鼓励重要领域关键技术研发。政府应充分发挥市场机制的作用，鼓励企业创新，保护知识产权，防止出现数据资源垄断，营造大数据产业发展的市场环境。出台鼓励大数据产业发展的财税政策，重点支持大数据的核心技术和推广应用。政府部门在气象、统计、医疗卫生等领域实施大数据重大应用示范工程，积极探索大数据在政府部门中的应用，在全社会形成推广示范效应。4.加快数据安全立法。大数据时代的安全与传统安全相比更为复杂。一方面大量的数据汇总，涉及到企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的详细记录，对数据的合法抓取和使用需要法律保障。另一方面，中国关于信息产权不清晰，缺乏对信息的所有权、使用权和收益权的规定，这就导致了无法形成一个健全的信息资源市场，无法真正发挥市场在信息资源方面的优化配置作用，这就需要通过法律手段，对信息资源产权进行界定，以便公众理解哪些个人信息是可以获取的，怎样使用，以及个人是否允许这种使用。
5.加快大数据专业人才引进与培养。掣肘全球大数据产业发展的瓶颈之一就是人才短缺。政府可以采取培养和引进人才相结合策略。一方面加快高水平大数据人才的引进，另一方面重点培育数据挖掘、机器学习等方面的专业人才。政府应该出台激励措施并对企业管理者进行数据分析技术培训，提高大型企业管理人员的数据分析能力

2. 大数据有哪些重要的作用

我们正处在科技高速发展的时代，如今互联网已经与我们的生活息息相关，我们每天在互联网产生大量的数据，这些数据散落在网络中看似没有怎么作用，但是这些数据经过系统的处理整合起来确实非常有价值的。

一、发展大数据技术可以提高生产力

大数据技术在企业已经成为投入使用很成功的案例，很多应用程序开发商和大型公司都运用大数据技术扩展大数据项目。大数据技术在运用时可以通过数据挖掘知道最需要的数据是哪些，通过这些数据获取更多的生产力，提高生产能力，为企业带来更多的商业价值。目前有很多企业通过数据挖掘分析解决问题，相对来说大数据分析比着传统的数据分析速度更快，更能获取可“回收利用”的信息流量，提高行业内的生产力。

二、发展大数据技术可以改善营销决策

近几年的数据量暴增，数据盈利也很可能成为未来收入的主要来源，大数据技术在海量数据的分析中，寻求到最合适的企业营销策略，通过数据分析给企业带来更明智的策略。

大数据工程师通过对客户的数据精湛分析，分析行业内的流行趋势并且定制出更适合的产品或者服务，通过对定价的检测和分析对客户忠诚度有效评估，一系列的运用大数据及时改善营销决策，给企业带来有价值的数据决策。

三、发展大数据技术的未来优势

大数据行业的兴起，许多开发企业都意识到，想要在行业内不断的发展就要运用大数据技术，提升自身企业的品牌价值，在行业比拼中寻求更多的竞争优势，微软亚马逊等大型跨国公司目前都在采用大数据解决问题，为消费者提供更好的服务。

目前有很多行业和企业都尝到大数据技术的甜头了，未来会有越来越多运用大数据技术的产业，以现在大数据发展的速度来看，2020年大数据的市场规模将达到2030亿美元，很多企业都在期盼大数据项目可以运用的范围更广阔，然后通过运用产生更大的利益空间。

大数据技术能为行业提高生产力、改善营销决策，给企业带来更好的发展前景，目前大数据技术发展虽然在初级阶段，但是发展势头很猛，未来也会有更多的行业领域涉足大数据技术运用，大数据技术未来发展形式一片大好!

当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师，如果想系统的学习编程的可以来我这看看。

对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。

一、ETL研发

企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

三、可视化工具开发

可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

六、OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。

八、数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。成都加米谷大数据培训机构，专注于大数据人才培养。

希望对您有所帮助！~